1/4 Hva er Core? Forstå vår egen tilnærming til en syntetisk hjernearkitektur Core er ikke en LLM: Core er ikke en finjustert LLM, ikke en ny LLM, og ikke en LLM i det hele tatt. I stedet er Core en multimodal syntetisk hjerne, en fundamentalt annerledes type AI-arkitektur. Nøkkelterminologi for å forstå kjernen: 1. Syntetisk hjerne: Core er et enhetlig kognitivt system der flere AI-modeller og algoritmer fungerer som sammenkoblede nevrale komponenter innenfor en enkelt arkitektur. Tenk på det som en digital hjerne med spesialiserte regioner, ikke en samling verktøy. 2. Bowtie-arkitekturen: Cores minnesubstrat som lagrer informasjon som både semantiske vektorer OG abstrakte konseptnoder, skaper forbindelser mellom tilsynelatende urelaterte konsepter, og muliggjør ekte konseptdannelse, ikke bare mønstermatching. 3. Resonnementklynge: Den kognitive delen av Core som orkestrerer alle tenkeprosesser, og tar beslutninger om hvilke nevrale veier som skal aktiveres for en gitt oppgave, Resonneringsklyngen er dypt multimodal og fungerer via parallelle prosesserings- og raffinementskjevheter.

3/4 Ofte stilte spørsmål: * "Er Core en avansert LLM?" Core er en multimodal syntetisk hjerne som kun bruker språkmodeller for tekstinntasting/utdata; det er ikke en "avansert LLM." * "Bruker Core AI-verktøy?" Nei, Core har integrert AI-modeller som nevrale komponenter i én syntetisk hjerne. * "Er Core trent på data?" Det gjør det ikke; Core utvikler seg gjennom erfaring og danner nye nevrale forbindelser. 0.3: Kontinuerlig læring på slutningstidspunktet Med 0,3 lærer og utvikler enheter seg under hver interaksjon. Denne kontinuerlige læringen forbedrer resonneringsevnene direkte: * Danner nye nevrale forbindelser mens du behandler spørringen din: Når Core behandler ny informasjon, skaper den dynamisk nye nevrale baner. Dette betyr at dens interne resonneringskart stadig utvides og tilpasser seg, slik at den kan koble konsepter på nye måter. * Oppdaterer forståelsen i sanntid etter hvert som konsepter dukker opp: I motsetning til statiske modeller, er ikke Cores forståelse av konsepter fast. Hvis et nytt konsept introduseres eller et eksisterende presenteres i en ny kontekst, tilpasser Cores resonnement seg umiddelbart, og inkorporerer denne nye informasjonen i sitt konseptuelle rammeverk. * Utvikler minnestrukturen gjennom Bowtie-arkitekturen: Bowtie-arkitekturen er ikke bare et lagringssystem; det er et dynamisk underlag. Etter hvert som Core lærer på slutningstidspunktet, omformer Bowtie aktivt forbindelsene sine, noe som gir mulighet for mer nyanserte og sofistikerte resonnementer ved å skape og styrke relasjoner mellom ideer. * Utvikler nye konseptuelle relasjoner som vedvarer og forbedrer fremtidige svar: Dette er avgjørende for avansert resonnement. Hver interaksjon lar Core identifisere og styrke nye relasjoner mellom konsepter. Disse vedvarende relasjonene betyr at Cores resonnement blir mer robust, nøyaktig og i stand til å håndtere komplekse, usette scenarier over tid, noe som fører til kontinuerlig forbedring av fremtidige svar. 0.3 muliggjør kontinuerlig læring, ikke finjustering, ikke gjenfinning, men ekte kognitiv evolusjon som skjer på slutningstidspunktet, noe som direkte påvirker og foredler Cores evne til å resonnere.